今天用python写了一个调用摄像头拍照并对图片进行素描化或动漫化的小demo. 首先我的环境是:PyCharm+python3.8+opencv-python(4.4.0.42) 我们分析一下思路,第一步应该是调用我们的摄像头拍取照片并保存到一个文件夹,第二步是读取文件夹中的照片,把照片变成素描化或者动漫化. 下面就开始一步步实现: 第一步: 1.导入我们要用到的模块 #导入模块 import cv2 from PIL import Image, ImageOps, ImageFilter 2

概述 对焦,这里所说的“焦”是指“焦距”.在拍照时,一定是需要调焦的.一般会在目标位置最清晰的时候会停止对焦.最近在处理OpenCV进行图像识别时,需要连续的调焦(对焦),并在对焦完成后进行拍照,获取图片后进行图像识别.识别完成后摄像头不关闭继续进行扫描识别.整理成本文. 概念 焦距,也称为焦长,是光学系统中衡量光的聚集或发散的度量方式,指从透镜中心到光聚集之焦点的距离.亦是照相机中,从镜片光学中心到底片.CCD或CMOS等成像平面的距离.具有短焦距的光学系统比长焦距的光学系统有更佳聚集光的能力

近期在研究OpenCv对摄像头的调用.现将代码贴出,供大家批评指正. 1.申明 #include"./opencv2/opencv.hpp" #ifdef _DEBUG #pragma comment(lib,"opencv_core249d.lib") #pragma comment(lib,"opencv_highgui249d.lib") #else #pragma comment(lib,"opencv_core249.lib&

首先在命令中安装opencv: pip install opencv-python 然后打开notebook: jupyter notebook 建立文件,写入如下代码: import cv2 capture = cv2.VideoCapture(0) while(True): # 获取一帧 ret, frame = capture.read() # 将这帧转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('fram

因为需要制作制作数据集 所以需要在笔记本上外置了一个logi的摄像头 准备使用python上得opencv来进行拍照 环境:opencv+pycharm+win10+py3 #coding:utf-8 import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0)#创建一个 VideoCapture 对象 flag = 1 #设置一个标志,用来输出视频信息 num = 1 #递增,用来保存文件名 while(cap.isOpened()):#循环读取每一帧 ret_flag, Vsho

若该文为原创文章,未经允许不得转载原博主博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936原博主博客导航:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/102478062本文章博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/108489004 红胖子(红模仿)的博文大全:开发技术集合(包含Qt实用技术.树莓派.三维.OpenCV.OpenGL.ffmpeg.OS

好久没有更新了,今天更一篇最近遇到的问题,及解决办法,后面博客得继续写起来 安装 #使用Python下的lib库直接进行安装 apt-get install python-opencv 测试 #使用如下代码进行测试,以下代码是拍照,在按q之后,保存图片并退出. import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) while(1): # get a frame ret, frame = cap.read() # show a frame cv2.imshow("capture

仅供参考,还未运行程序,理解部分有误,请参考英文原版. 绿色部分非文章内容,是个人理解. 转载请注明:http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/17471617 Chapter 4:Exploring Structure from  Motion Using OpenCV 在这一章,我们将讨论来至运动结构(Structure from Motion,SfM)的概念,或者从一个运动的相机拍摄到的图像中更好的推测提取出来的几何结构,使用OpenCV的

在做SLAM时,希望用到深度图来辅助生成场景,所以要构建立体视觉,在这里使用OpenCV的Stereo库和python来进行双目立体视觉的图像处理. 立体标定 应用标定数据 转换成深度图 标定 在开始之前,需要准备的当然是两个摄相头,根据你的需求将两个摄像头进行相对位置的固定,我是按平行来进行固定的(如果为了追求两个双目图像更高的生命度,也可以将其按一定钝角固定,这样做又限制了场景深度的扩展,根据实际需求选择) 由于摄像头目前是我们手动进行定位的,我们现在还不知道两张图像与世界坐标之间的耦合关系

http://hujiaweibujidao.github.io/blog/2013/11/18/android-ndk-and-opencv-development-3/ Android Ndk and Opencv Development 3 NOV 18TH, 2013 Android NDK 和 OpenCV 整合开发总结(3) 终于写到第三节啦,虽然很累,但是还是要坚持,坚持写完这3篇文章. 这一节的主要内容是OpenCV在Android NDK开发中的应用,包括下面几个方面的内容:

Android NDK 和 OpenCV 整合开发总结(3) http://hujiaweibujidao.github.io/blog/2013/11/18/android-ndk-and-opencv-development-3/ 终于写到第三节啦,虽然很累,但是还是要坚持,坚持写完这3篇文章. 这一节的主要内容是OpenCV在Android NDK开发中的应用,包括下面几个方面的内容: 如何实现Static Initialization从而不需要安装OpenCV Manager运行含Ope

之前在QT creator上成功编译了opencv,由于课题需要,需要采集摄像头的信息.故搜集了网上的一些资料,依葫芦画瓢的照着做了一下,终于简单的成功采集了信息. 打开QTcreator,新建一个widget工程. 在界面上放两个label 分别用来显示摄像头采集到的数据和照的照片. 在widget.h中的源代码如下: #ifndef WIDGET_H #define WIDGET_H #include <QWidget> #include <QImage> #include &

一 . 理解摄像机模型,网上有很多讲解的十分详细,在这里我只是记录我的整合出来的资料和我的部分理解 计算机视觉领域中常见的三个坐标系:图像坐标系,相机坐标系,世界坐标系,实际上就是要用矩阵来表 示各个坐标系下的转换,首先在图像坐标系下与相机坐标系的关系 可得出   Xcam=x/dx+x0,    Ycam=y/dy+y0  表示为矩阵形式 Xcam           1/dx   0      x0          x Ycam      =    0     1/dy   y0    *

OpenCV4Android释疑: 透析Android以JNI调OpenCV的三种方式(让OpenCVManager永不困扰) 前文曾详细探讨了关于OpenCV的使用,原本以为天下已太平.但不断有人反应依然配不好OpenCV4Android,不能得心应手的在Android上使用OpenCV,大量的精力都浪费在摸索配置上.尤其是OpenCVManager诞生之后,更让人无语,大家第一个反应就是如何才能不安装OpenCVManager,因为要多安装这个东西对客户来说体验太不好了.咱家昨夜研究至两点,

训练一个神经网络 能让她认得我 阅读原文 这段时间正在学习tensorflow的卷积神经网络部分,为了对卷积神经网络能够有一个更深的了解,自己动手实现一个例程是比较好的方式,所以就选了一个这样比较有点意思的项目. 项目的github地址:github 喜欢的话就给个Star吧. 想要她认得我,就需要给她一些我的照片,让她记住我的人脸特征,为了让她区分我和其他人,还需要给她一些其他人的照片做参照,所以就需要两组数据集来让她学习,如果想让她多认识几个人,那多给她几组图片集学习就可以了.下面就开始让我

下面写的文章也许网上也有类似的,但是大多数都没有给出思路及背景,让初学者每次都只能学到一点皮毛,不少知识需要大量搜索零碎地拼凑起来.题外话,虽然现在是碎片化信息时代,但正是这样信息整合能力也显得非常重要,为读者提供高质量的文章是我以后的目标.我以后会注意分析应用背景及些过程的解.   资源介绍   opencv是一个非常优秀的图形图像处理类库,里面的类或者结构体,封装了很多实用的图像处理算法,调用其提供的API,等于使用一些复杂的图像处理算法,真是解放生产力啊.这里笔者用的是linux版本的op

刚进入实验室导师就交给我一个任务,就是让我设计算法给图像进行矫正.哎呀,我不太会图像这块啊,不过还是接下来了,硬着头皮开干吧! 那什么是图像的矫正呢?举个例子就好明白了. 我的好朋友小明给我拍了这几张照片,因为他的拍照技术不咋地,照片都拍得歪歪扭扭的,比如下面这些照片: 人民币 发票 文本 这些图片让人看得真不舒服!看个图片还要歪脖子看,实在是太烦人了!我叫小明帮我扫描一下一本教科书,小明把每一页书都拍成上面的文本那样了.好气啊那该怎么办呢?一页一页用PS来处理?1000页的矫正啊,当然交给计算

图像拼接在实际的应用场景很广,比如无人机航拍,遥感图像等等,图像拼接是进一步做图像理解基础步骤,拼接效果的好坏直接影响接下来的工作,所以一个好的图像拼接算法非常重要. 再举一个身边的例子吧,你用你的手机对某一场景拍照,但是你没有办法一次将所有你要拍的景物全部拍下来,所以你对该场景从左往右依次拍了好几张图,来把你要拍的所有景物记录下来.那么我们能不能把这些图像拼接成一个大图呢?我们利用opencv就可以做到图像拼接的效果! 比如我们有对这两张图进行拼接. 从上面两张图可以看出,这两张图有比较多的重

Python+OpenCV图像处理(一): 读取,写入和展示图片 调用摄像头拍照 调用摄像头录制视频 1. 读取.写入和展示图片 图像读入:cv2.imread() 使用函数cv2.imread() 读入图像.这幅图像应该在此程序的工作路径,或者给函数提供完整路径,第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片. cv2.IMREAD_COLOR:读入一副彩色图像.图像的透明度会被忽略, 这是默认参数. cv2.IMREAD_GRAYSCALE:以灰度模式读入图像 PS:调用opencv,就算图像的

一.综述     如何采集图片?在windows环境下,我们可以使用dshow,在linux下,也有ffmpeg等基础类库,再不济,opencv自带的videocapture也是提供了基础的支撑.那么在andoird下,使用的肯定是Android自带的相关函数了.由于Android是基于java语言的,如果我们想要调用Android 的相关函数,那么必须通过JNI的方法.     这里有可以分为两种,一种是直接在java中实现比较完整的函数,在qt中,只需要调用这个函数就可以:另一种就是使用qt